Câștiguri:
- Utilizarea inteligenței artificiale în descrierea imparțială și gruparea vizuală preliminară a descoperirilor și capacitatea de a distinge referința cultural-cronologică de munca expertului cu catalogul de referință.
- Abilitatea de a înțelege modul în care calitatea fotografiei (scală, lumină, card de culoare) și datele metavizuale, cum ar fi textura, profilul, contextul determină acuratețea clasificării.
- Abilitatea de a recunoaște tendința inteligenței artificiale de a forța modelul cel mai familiar în descoperiri rare și atipice și de a confirma fiecare atribuire cu o sursă independentă
Una dintre sarcinile cele mai obositoare și totuși informative ale unei săpături este clasificarea găsirii (separarea obiectelor găsite în funcție de tip, formă și perioadă). Zeci de mii de piese ceramice, sute de monede, unelte de piatră (litice), oase, sticlă și obiecte metalice dezgropate într-un sezon trebuie examinate și înregistrate rând pe rând. În această unitate, vom afla cum analiza imaginii (extragerea automată a caracteristicilor precum forma, culoarea, textura dintr-o fotografie a unui obiect) și clasificarea bazată pe inteligență artificială accelerează munca de căutare, dar de ce decizia finală de atribuire rămâne întotdeauna la latitudinea expertului.
Principiul de bază este următorul: AI le grupează rapid pe cele care arată similar; dar se poate face o referință cultural-cronologică de genul „această piesă este o producție est-greacă din secolul al VI-lea î.Hr.” pe baza catalogului de referință și a ochiului expert. AI este un asistent de pre-sortare și măsurare, nu o autoritate de tipologie.
Etapele clasificării găsirii
1. Captură vizuală. Fiecare descoperire este fotografiată într-o ordine standard, cu o bară de scară (rigla care arată dimensiunea) și un carton de culoare. Lumina și fundalul consistente sunt esențiale pentru analiza imaginii AI; O fotografie proastă înseamnă o clasificare proastă.
2. Extragerea caracteristicilor. AI; Extrage caracteristici măsurabile, cum ar fi profilul marginii, forma (bord, fund, mâner), tratamentul suprafeței (lustruire, sticlă, vopsea), culoarea pastei și textura. Aluatul (forma de argilă arsă; culoarea și aditivii acestuia indică locul și tehnica de producție) este coloana vertebrală a tipologiei arheologice.
3. Pregrupare. AI sortează mii de părți în grupuri pe baza similitudinii vizuale: „probabil același recipient”, „formă similară”, „aluat similar”. Acest lucru pune grămezi ordonate în fața expertului.
4. Atribuirea expertului. Expertul atribuie perioada, locul de producție și funcția fiecărui grup prin cataloage de referință, serii de tip și propria experiență. AI care spune „aceasta este perioada romană” este un indiciu, nu o decizie.
5. Înregistrare. Fiecare descoperire intră în baza de date cu numărul de context, măsurătorile, fotografia și atribuirea (acesta este subiectul unității 5).
Sugestie: AI „descrie” o descoperire, nu o „descrie”. — Ce epocă este aceasta? în schimb întrebați „enumerați în mod obiectiv caracteristicile măsurabile (forma, marginea, suprafața, culoarea) acestei părți”; Tu decizi pentru perioada cu catalogul de referinta. Descrierea este de încredere, atribuirea este riscantă.
O atenție deosebită trebuie acordată monedelor și inscripțiilor.
Monedele sunt atractive în analiza imaginilor deoarece sunt numeroase și standardizate. AI poate ajuta la recunoașterea portretului de pe fața monedei (avvers) și a simbolului de pe reversul acesteia (revers). Dar identificarea monedelor necesită expertiză numismatică: fie că este o inscripție uzată, o batere contrafăcută sau o variantă rară, atribuirea greșită este prea evidentă. AI care spune „aceasta este moneda acelui împărat” este cu siguranță confirmat de un catalog standard de monede. Același lucru este valabil și pentru descoperirile înscrise și ștampilate.
Atenție: AI are tendința de a „potrivi” o descoperire care seamănă cu un tip celebru cu acel tip celebru; Forțează exemplele rare, locale sau atipice în modelul cel mai familiar. Fii în cel mai bun caz sceptic cu privire la prima referire la AI într-o descoperire neobișnuită.
trei mini cutii
Cazul 1 — Presortarea a redus sarcina. 8.400 de cioburi de ceramică au fost dezgropate într-o așezare din epoca fierului. Gruparea vizuală AI a împărțit părțile în aproape 40 de grupuri anterioare; În loc să elimine fiecare piesă de la zero, expertul a trecut prin grupuri, iar timpul de sortare a fost redus cu aproximativ o treime. Expertul a separat două loturi diferite de aluat pe care AI le-a combinat incorect.
Cazul 2 — Atribuire falsă prinsă. Un stagiar a introdus o monedă în AI; AI a atribuit-o cu încredere unui tip roman bine-cunoscut. Când expertul în numismatică a comparat-o cu catalogul, a văzut că simbolul invers și ordinea legendei (scrierea pe monedă) erau diferite și că aceasta era o imitație regională. AI-ul a forțat tipul cel mai familiar.
Cazul 3 — Problemă de inconsecvență a culorii. O echipă a alimentat fotografiile AI făcute în zile diferite în lumină diferită; Culorile aluatului erau inconsistente, iar gruparea era ruptă. Când echipa a trecut la o carte de culori și o schemă de lumină constantă, precizia grupării a crescut semnificativ. Lecție: calitatea imaginii este calitatea clasificării.
Patru șabloane copiabile
1) Descriere neutră:
Rolul dvs.: a găsit asistent de descriere. Îți voi da o fotografie/date găsite. Enumerați obiectiv doar caracteristicile OBSERVABILE: formă (gura/fund/corp/mâner), dimensiunea estimată, finisarea suprafeței, culoarea, decorarea, starea de rupere/uzură. NU VA REFERIE LA O PERIOADA, LA CULTURA SAU LA LOC DE PRODUCȚIE. Dacă nu sunteți sigur de caracteristică, scrieți „nesigur”.
2) Pregrupare:
Mai jos voi lipi datele de descriere a [N] părți. Împărțiți-le în grupuri în funcție de formă și asemănarea aluatului. Pentru fiecare grup: scrieți caracteristicile comune, numerele de piesă care se încadrează în grup și criteriile care leagă grupul. Puneți toate părțile care rămân neclare într-o listă separată „de revizuit”. Nu dați un nume exact de tip.
3) Producerea listei de verificare pentru citare:
Rolul dumneavoastră: consultant expert în ceramică. Pentru următorul grup, enumerați criteriile pe care trebuie să le verific la VERIFICAREA perioadei/articolului de producție (analiza aluatului, catalogul de referință, găsirea paralelă, data contextului etc.). Nu faceți referința; Spune-mi ce ar trebui să verific.
4) Inspecție de calitate a fotografiilor:
Evaluați următoarele fotografii găsite: există o bară de scară, lumina este consistentă, este vizibilă cartea de culori, fundalul este simplu, piesa este clară? Ce fotografii ar trebui reluate pentru clasificare? Listați problemele cu numărul piesei.
Prompt slab / Prompt puternic
Prompt slab:
Din ce civilizație a fost această bucată de ceramică, câți ani avea și la ce a fost folosită?
AI inventează civilizație precisă, vârstă precisă și funcție precisă dintr-o singură fotografie; Toți sunt neîntemeiați și încrezători.
Solicitare puternică:
Rolul dvs.: a găsit asistent de descriere. Descrieți doar trăsăturile observabile ale piesei din fotografie: piesă de formă (gura/fund?), suprafață (smălțuită/neglazuită, lustruită?), culoare, decor, grosime estimată. Apoi, pe baza acestei descrieri, spuneți-mi ce date suplimentare (analiza aluatului, desenul profilului, contextul) sunt necesare pentru a clarifica funcția și perioada. Nu faceți referințe precise la civilizație/vârstă.
Diferența: primul necesită decizie și primește potrivire; al doilea necesită o descriere și o foaie de parcurs verificabilă.
Dincolo de vizual: aluat, context și profil
O capcană în analiza imaginii AI este că se uită doar la aspectul suprafeței. Cu toate acestea, coloana vertebrală a tipologiei arheologice este adesea invizibilă cu ochiul liber. Aluatul (starea de ardere a argilei, aditivii săi și textura sa în secțiunea spartă) dezvăluie unde și cum a fost produs un vas și ce sursă de argilă a fost folosită; Chiar dacă două bucăți sunt similare la suprafață, dacă aluatul lor este diferit, ele pot aparține unor tradiții de producție diferite. Prin urmare, o clasificare serioasă impune ca secțiunea spartă a piesei să fie fotografiată.
De asemenea, profilul (desenul la scară a secțiunii laterale-corp-fund al unui vas) definește forma mult mai precis decât o singură fotografie; Unghiul gurii, grosimea marginii și forma fundului sunt indicatori ai perioadei. AI poate ajuta la extragerea automată a desenului profilului și la gruparea profilurilor similare, dar expertul verifică desenul și măsurarea. În cele din urmă, contextul (în ce strat a fost găsită piesa, cu ce) este un indiciu de întâlnire puternic, independent de similitudinea vizuală: piesele din același context închis sunt adesea din aceeași perioadă. Dacă dai AI doar fotografia și sări peste textura, profilul și contextul, ignori cele mai valoroase dovezi ale tale.
Sfat: atunci când oferiți un artefact AI, furnizați trei vederi dacă este posibil: suprafața exterioară, suprafața interioară și secțiunea spartă. Includeți, de asemenea, numărul contextului și orice măsurători ale profilului. Cu cât datele sunt mai imparțiale înseamnă o grupare mai fiabilă.
Tabel de utilizare AI în funcție de tipul de căutare
Tip de găsire
AI este puternic
Afaceri riscante/umane
Verificare obligatorie
ceramica
Pregruparea formei/aluatului
Perioada, referinta locului de productie
Catalog de referinta, analiza aluatului
monedă
Prerecunoașterea feței/pictogramei
Atribuire, imitație/detecție rară
Catalog de monede, expert
Litic (unealtă de piatră)
Măsurarea tipului și mărimii
Funcție, revizuire a tehnologiei
Analiza uzură-utilizare
sticla/metal
Pre-separare de culoare, formă
Compoziție, cronologie
Analize de laborator
mica descoperire
Potrivirea fotografiilor de inventar
Funcție, interpretare a importanței
Context, exemplu paralel
Greșeli comune
- Cererea de referințe mai degrabă decât descrieri. Cereți AI „cum arată”, nu „ce este”; Luați-vă decizia cu catalogul.
- Clasificare cu fotografie proastă. Fără scară, lumină și culoare, ieșirea este nesigură.
- Acceptând prima referință a AI la descoperirea rară. AI forțează modelul atipic în modelul cel mai familiar.
- Sari peste date de lipire/context. Numai asemănarea vizuală este înșelătoare; aluatul și contextul sunt decisive.
- Gruparea preliminară greșită pentru tipologia definitivă. Gruparea este un început; Tipologia este o lucrare de expertiză și de referință.
În concluzie
AI în clasificare găsită; Economisește timp serios în descrierea vizuală, extragerea caracteristicilor și sarcinile preliminare de grupare. Dar atribuirea cultural-cronologică, imitația/detecția rară și interpretarea funcțională aparțin cataloagelor de experți și de referință. Spune AI „descrie” nu „descrie”; standardizarea calității fotografiilor; verifica fiecare atribuire cu surse independente; În găsirea rară, fii cel mai sceptic cu privire la primul răspuns al AI.
Sarcina de aplicare
Pregătiți 10 imagini găsite pe care le aveți (sau alegeți dintr-un catalog) în format standard. Descrieți-le pe fiecare cu șablonul „Descriere neutră”, apoi grupați-le cu șablonul „Pregrupare”. Apoi comparați un grup cu un catalog de referință real și observați unde gruparea AI a fost perfectă și unde a greșit.
lista de verificare
- [ ] Am standardizat fotografiile cu o scară, lumină și culoare.
- [ ] Am vrut descriere neutră din AI, nu atribuire.
- [ ] Am verificat gruparea preliminară cu un ochi expert și un catalog de referință.
- [ ] Am pus sub semnul întrebării atribuirea inițială a IA în descoperiri rare/atipice.
- [ ] Am verificat fiecare referință cultural-cronologică cu surse independente.